释放业务转型：数字原生代如何利用生成式 AI

生成式 AI 不再是天马行空的技术幻想。它已到来，并正在重写商业创新的规则。

这类 AI 利用机器学习算法，根据给定数据集的相似特征来创建新数据。它不仅仅是利用生成式预训练 Transformer (GPT) 模型进行文本生成，还涵盖了从图像合成到翻译等一系列应用。它还驱动着一类新的智能应用程序，这些应用程序将 AI 功能与传统软件功能相结合，以提升用户体验和高级业务解决方案。

生成式 AI 正在改变数字原生企业和独立软件供应商 (ISV) 的运营方式。生成式 AI 为创造独特的商业价值、提升客户体验和驱动增长提供了新的可能性。

它在应用程序中发挥着关键作用，能够改进功能、辅助决策制定并自动化复杂任务，从而提供动态、独特且个性化的用户体验。生成式 AI 还可以实现和自动化数据驱动的成果、功能和特性。

正如我们在 《解读智能应用：在应用开发中利用 AI》 中所讨论的，将 AI 功能集成到面向客户的应用程序中，并将它们转化为智能应用，对客户和企业都有益。您可以获得更快的开发工作流程和更好的销售及营销业务洞察，而您的用户则能获得更自然、更具情境感知的特性和交互。

即便如此，要实现生成式 AI 的潜力，您需要制定相应的战略，并了解它如何以及在哪里能融入您当前的业务和运营。我们将探讨这项技术转型业务运营的潜力、其风险与回报，以及如何将其集成到您现有的运营中。

剖析生成式 AI 的潜力

生成式 AI 正在数字领域创造新的机会。它使企业能够以前所未有的方式和速度生成洞察、设计产品和自动化流程。您现在可以更准确地预测客户行为，提供高度个性化的用户体验，并快速原型化创新理念。

例如，微软利用生成式 AI 在新的 AI 驱动的 Bing 和 Edge 中重塑了网络搜索。搜索体验已从输入关键词和滚动浏览结果的单一用户流程演变为一种对话式体验，Bing 利用上下文提供更高质量、更个性化的搜索查询和结果。

同样，微软利用生成式 AI 将其生产力套件转型为智能应用。通过 Microsoft 365 Copilot，PowerPoint 现在可以通过 DALL-E 轻松生成图像，从而赋能用户讲述他们的故事。它还有助于将文本繁多的幻灯片重新组织得更简洁明了。Outlook 现在可以帮助用户撰写更有效的电子邮件，从而实现更好的沟通。

这些只是 AI 驱动日常工作和运营的一些例子。

忽视生成式 AI 的企业将错失未被发掘的市场机会，让竞争对手在数字竞赛中取得优势。通过 Rethinking Assumptions（重新思考假设）和 Reinventing Existing Approaches（革新现有方法），您可以有效地利用生成式 AI 创造新机会，为产品开拓新的用例和市场，解锁新的增长和客户满意度水平，并增加您的收入。

生成式 AI 在业务运营中的关键作用

生成式 AI 可以成为业务转型的强大催化剂。让我们快速浏览一下它重塑业务运营的一些方式。

产品开发传统上是一个漫长而艰辛的过程。现在，GitHub Copilot 和 TestPilot 等工具利用生成式 AI，使编码和测试软件更加简单、快捷和健壮。

类似地，像 Azure Machine Learning 这样的机器学习即服务技术，使机器学习的可用性民主化。它有助于跨数据集收集、清洗和训练模型，从而使数据工程和分析更加高效和易于访问。

生成式 AI 还简化了创建智能应用的过程。以前，模拟数千个原型、预测其性能并筛选出最可行的选项可能需要数周、数月甚至数年的迭代和数据分析。借助生成式 AI，这个过程可以缩短到几天、几小时甚至几分钟。

客户体验也同样适合转型。个性化推荐可以驱动参与度和销售，而生成式 AI 可以利用全面且不断更新的数据，将这种个性化扩展到每一次客户互动。例如，微软利用 AI 来实现 Dynamics 365 Customer Insights 中的个性化。使用此工具，您可以用自然语言提问有关您客户的问题，并获得有价值且可行的客户群体洞察。

最后，营销和销售也可以从生成式 AI 中受益。例如，识别当前和未来的关键市场以及新兴趋势有助于公司保持领先地位。像 Power BI 中的 Copilot 这样的工具可以帮助您快速理解和发掘业务洞察，使您的团队能够制定有针对性的营销活动、创建引人入胜的内容并优化您的业务战略。

要充分利用生成式 AI 的潜力，需要正确的工具。例如，GPT-4 在实现有效的业务转型方面可能非常重要。它在理解上下文、生成类人文本以及从少量数据输入中学习方面表现出色，使其成为任何数字原生企业的重要工具。Azure OpenAI Service 等平台将 GPT-4 的强大功能带到您的指尖。

驾驭生成式 AI 领域的挑战

然而，与任何强大的技术一样，将生成式 AI 视为完美解决方案是不明智的。您必须了解不有效利用它的挑战和风险，包括技术和人为因素的考量。

如果没有生成式 AI，您的公司将面临无法通过个性化取悦客户的风险，如前所述。您将通过业务洞察错失销售机会，从而限制您增加收入和跟上竞争步伐的能力。

利用生成式 AI 的全部潜力面临的一个挑战是找到合适的工具。幸运的是，您可以在不投资基础设施、计算能力和专业知识的情况下，在组织中实施生成式 AI。Azure OpenAI Service 和 Azure AI Services 等平台使 AI 易于访问。它们还与 Azure 计算和数据服务（如 Azure Functions 和 Azure Kubernetes Service (AKS)）配合使用，使您能够轻松快速地构建智能应用。

然而，生成式 AI 并非万能。它可能需要人类的专业知识和干预才能充分利用。

例如，生成式 AI 可以创建独特的数据。但是，数据可能缺乏多样性和复杂性。AI 可能需要帮助来识别特定问题的其他考虑因素或要求。由于信息的新鲜度等各种因素，它也可能缺乏上下文。此外，由于这是一个新兴领域，其价值 可能高达 4.4 万亿美元，我们仍在学习生成式 AI 的细微差别和 潜在监管影响。

也许采用生成式 AI 最关键和最具挑战性的是组织所需的文化转变。您的团队必须学会如何使用 AI，同时公司要培养对 AI 的潜力和局限性的理解。

开始将 AI 素养融入您公司的 DNA。了解其潜力以及现成的工具可以激励您的团队快速将生成式 AI 融入他们的日常工作流程和业务运营中，提高生产力，并提供卓越的客户体验。

没有公司希望被竞争对手超越。您可以通过关注并适应动态的 AI 格局，来平衡生成式 AI 的潜力与您的业务运营。

实现和谐：将生成式 AI 与现有业务运营相结合

将生成式 AI 集成到现有业务运营中不一定具有颠覆性。有了正确的策略，您可以无缝地实现这一目标。您的目标应该是增强和改进您的运营，而不是颠覆和取代。

例如，Microsoft Cloud 技术利用 AI 来 缓解医疗保健组织的挑战，例如人才短缺和员工倦怠。提供商自动化了他们的工作流程，投资于特定的应用程序和连接器，并加强了对数据和运营的支持。

Azure AI 服务，例如 文本分析 (Text Analytics for Health)，使医疗保健组织能够理解其大量非结构化且未被充分利用的医疗数据。Project Health Insights 利用 AI 帮助医疗专业人员从患者数据中获得可操作的见解和推论。

Azure Health Bot（一个智能应用）使组织能够为患者构建和部署合规、强大的对话式医疗体验。

像这样的成功 AI 集成始于理解。了解生成式 AI 的功能并设定切合实际的期望，可以帮助您确定 AI 最能服务于您运营的领域和方式。

接下来，您可以培养跨团队的 AI 素养文化，通过帮助他们了解 AI 如何帮助他们的工作来加速采用。您的团队对 AI 及其可能性的熟悉程度越高，过渡就会越顺利。培训和教育项目在这里起着至关重要的作用。

最后，集成需要系统的方法。这并不是要一次性彻底改造一切，而是要确定 AI 可以带来最大价值的领域，然后逐步尝试并扩大其使用范围。成功的集成案例通常采用分阶段的方法，从小处着手，稳步发展。

随着我们迈向生成式 AI 成为业务运营中的常态的未来，请记住，每个旅程都是独特的。尽管没有一刀切的解决方案，但采用战略方法并深刻理解您的业务需求将帮助您成功地驾驭这个新领域。

结论

生成式 AI 为拥抱它的企业提供了大量的机会。它正在驱动下一代智能应用，彻底改变从产品开发到客户互动再到营销的方方面面。这项技术是解锁前所未有增长和创新的关键。

尽管旅程可能充满挑战，但潜在的回报使生成式 AI 值得探索。随着生成式 AI 的不断发展，Azure AI 广泛的工具和服务将帮助您在这个迷人的领域中导航。